我在python中有这样的代码与房价数据集:
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.preprocessing import scale
boston = load_boston()
y = boston.target
X = scale(boston.data)
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, weights='distance', metric='minkowski', p=1)
knn.fit(X, y)
现在我可以预测目标属性,在这种情况下是它的价格:
knn.predict([-0.41771335, 0.28482986, -1.2879095 , ..., -1.45900038,
0.44105193, -1.0755623 ])
据我所知,这个算法应该为每个属性找到权重以产生距离函数.我在哪里可以找到每个属性的计算权重？我想知道什么属性与房价有最强的相关性.